Da Organisationen die sichere Wiederaufnahme des Geschäftsbetriebs beurteilen und weiterhin mit unerwarteten Geschehnissen auf der Welt zurechtkommen müssen, ist es besonders wichtig, Erkenntnisse zu gewinnen, um agil und verantwortungsbewusst reagieren zu können. Fachkräfte in der Entwicklung und wissenschaftliche Fachkräfte für Daten mit beliebigem Kenntnisstand entwickeln mithilfe der Azure KI-Plattform von Microsoft leistungsstarke und verantwortungsbewusste Tools, um diese Herausforderungen zu meistern.
Sicheres Arbeiten
Damit Organisationen in der heutigen Umgebung sicher arbeiten können, führt Microsoft im Dienst für maschinelles Sehen in Azure Cognitive Services eine neue Funktion für die räumliche Analyse ein. Die erweiterten KI-Modelle aggregieren Erkenntnisse von mehreren Kameras, um die Anzahl der Personen im Raum zu ermitteln, die Distanz zwischen diesen zu messen und Wartezeiten zu überwachen. Organisationen können diese Technologie anwenden, um Flächen sicher und optimal zu nutzen. Beispielsweise verfügt RXR als eines der größten Immobilienunternehmen in New York City in seiner RxWell-App über integrierte räumliche Analysen, um die Sicherheit und das Wohlbefinden der Personen sicherzustellen.
„Als wir RxWell entwickelt haben, gab es abgesehen von Microsoft kein anderes Unternehmen, das über die Möglichkeiten und die Infrastruktur verfügte, um unsere hohen Ansprüche in Bezug auf Daten, Analysen und die Sicherheit zu erfüllen. Durch die Partnerschaft bietet das RxWell-Programm unseren Kunden die Tools, die sie benötigen, um in der ‘neuen abnormalen Zeit‘ von COVID-19 und darüber hinaus sicher zu sein.“ – Scott Rechler, Chairman und CEO, RXR Realty
Weitere Informationen zur Erfolgsgeschichte von RXR
Agilität und Resilienz
Organisationen müssen Metriken proaktiv überwachen und Probleme umgehend diagnostizieren, um schnell Erkenntnisse über das Unternehmen zu gewinnen. Metrics Advisor ist ein neuer Azure Cognitive Services-Dienst, der Kunden mit einer leistungsstarken Kombination aus Echtzeitüberwachung, KI-Modellen für die automatische Optimierung, Warnungen und Ursachenanalysen genau dabei hilft. Mithilfe des Diensts können Organisationen Probleme rechtzeitig beheben. Es sind keine Vorkenntnisse im maschinellen Lernen erforderlich. Kunden wie NOS (Telekommunikationsunternehmen) konnten die Agilität steigern und den Kundendienst mithilfe von Metrics Advisor verbessern.
„Metrics Advisor hilft dabei, potenzielle Netzwerkgerätefehler rechtzeitig zu erkennen, sodass wir sofort reagieren können. Dadurch können wir durch eingehende Kundenanrufe bedingte Engpässe reduzieren und die Zufriedenheit der Kunden erhöhen.“ – João Ferreira, Director of Product Development, NOS (portugiesisches Telekommunikationsunternehmen)
Damit Kunden ohne Erfahrung im Data Science-Bereich benutzerdefinierte Machine Learning-Modelle entwickeln können, sind jetzt das Modell für automatisiertes maschinelles Lernen und der Drag-and-Drop-Designer von Azure Machine Learning allgemein verfügbar, die jeweils kein Schreiben von Code erfordern. Diese Funktionen ermöglichen Fachkräften in der Entwicklung und wissenschaftlichen Fachkräften für Daten ohne umfassende Erfahrung in diesem Bereich das Entwickeln von Machine Learning-Lösungen.
„Mithilfe des Azure Machine Learning-Designers konnten wir schnell ein nützliches Tool bereitstellen, das auf Machine Learning-Erkenntnissen basiert und die Belegung von Sitzplätzen in Zügen vorhersagen kann, um die Wahrung der Abstandsregeln im Kampf gegen COVID-19 sicherzustellen.“ – Steffen Pedersen, Head of AI and advanced analytics, DSB
Wir fördern auch den Zugang zu Machine Learning-Lösungen, indem wir einen Mehrwert zu geringeren Preisen bieten. Azure Machine Learning-Kunden können jetzt ohne Zusatzkosten alle Funktionen der Enterprise Edition auch in der Basic Edition nutzen, um Machine Learning-Prozesse kostengünstiger verwenden und skalieren zu können. Weitere Informationen zu Updates für Azure Machine Learning
KI verantwortungsbewusst anwenden
Die sichere und verantwortungsbewusste Verwendung von KI ist unverzichtbar, da Organisationen und die ganze Welt mehr als je zuvor von der Technologie abhängig sind. Verantwortungsbewusste KI-Ansätze und Richtlinien für die sichere Nutzung werden in Azure KI-Diensten beispielsweise in Form der räumlichen Analyse berücksichtigt, um die Privatsphäre, Transparenz und Vertrauenswürdigkeit sicherzustellen. Es hat sich gezeigt, dass die verantwortungsbewussten Machine Learning-Funktionen und -Toolkits von Azure Machine Learning schnell in den Unternehmensalltag integriert wurden.
Ein aktuelles Beispiel ist Philips, ein führendes Unternehmen im Bereich der Gesundheitstechnologie, das mithilfe der Azure- und Fairlearn-Toolkits unabhängige Machine Learning-Modelle entwickelt. Modelle im Gesundheitswesen können in Abhängigkeit von der unterschiedlichen Dokumentierung von Symptomen und Aufgaben in verschiedenen Krankenhäusern bestimmte Tendenzen aufweisen. Mit dem Fairlearn-Toolkit konnte Philips wichtige Neutralitätsmetriken bewerten, um Ungenauigkeiten im Modell hinsichtlich verschiedener Patientengruppen aufzudecken. Indem die Neutralität verbessert und Tendenzen der Modelle reduziert wurden, erhielten die Krankenhäuser wertvolle Erkenntnisse in Bezug auf das Wohlbefinden und die Pflege der Patienten.
Mit diesen Neuerungen können alle Fachkräfte in der Entwicklung und wissenschaftlichen Fachkräfte für Daten die Leistungsfähigkeit von Azure KI verantwortungsbewusst nutzen, um die Innovation in ihren Organisationen voranzutreiben. Weitere Informationen zu den neuesten Versionen finden Sie in diesen Ressourcen:
- Weitere Informationen zu Azure KI
- Informieren Sie sich über Metrics Advisor und die räumliche Analyse, die Teil von Azure Cognitive Services ist.
- Weitere Informationen zu Azure Machine Learning
Azure. Erfinden mit dem Ziel im Blick.